AI紀行
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筆者探索AI工具時遇到的難題、解方和雜談，不定期更新。
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筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇。書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
這個書封超有質感，真的要跟黑米學習一下
實際上，筆者的Stable Diffusion (Vlad)依舊有些問題，仍不曉得原因是顯卡、Win11、SSD、Vlad或其他，但會先從更新顯卡驅動和重裝Vlad開始找錯。
現況是Vlad運算了二三張圖後就會因為GPU記憶體不夠的問題開始極度緩慢，因此打擊了我創圖的意願。
另一方面，也是對創作
最近復古照app 流行，聽說生 60 張圖收 220 元，大家還甘之如飴。我看到有點想昏倒，這錢怎麼那麼好賺....或許可以開個教學教這種圖要怎麼訓練模型，讓使用者只要輸入一張圖就能生出那麼多圖？
毋庸置疑，AI是一種工具。制度和觀念跟不上AI腳步，卻也顯而易見。既成與趨勢，其衝突與矛盾日益緊繃。從跟不上腳步的法規到藝術家集體抵制AI，在在突顯AI工具之強大－－以及人們對其強大原理的諸多疑慮。
Google最近如火如荼地訓練它的AI文字生成工具BARD，最近也開始在Google文書工具中（Google文件、Google試算表、etc.）提供AI生成功能。該功能仍處於實驗階段，且只支援英文指令和英文生成，若要轉為中文需要額外的工序。
這裡的紋理應該是指食物口感。我在猜。中英文的翻譯還是有一些形容詞彙的差異。不過應該都是指向同一種感覺神經系統。
＊內文無18禁內容，但介紹的AI肯定會用在18禁的內容上｜簡易圖片解碼AI「Hent-AI」和「DeepCreamPy」的使用心得。
可能包含敏感內容
筆者第一次嘗試 AI Cover 唱歌，僅是看了部 YouTube 簡易教學影片，所以稱不上是心得有成，但還是想分享給大家。
因為最近 Vlad 頻繁出問題，且Img2Img算一張1024x2048、Denoising Strength 0.45 的圖要整整兩個小時，想說暫時先用 A1111 應急。沒想到 A1111 現在也是半斤八兩，沒有 --no-half --no-half-vae u 一定出問題不說，Img2Img
實作心得 | AI是畫家，使用者是責編
即使套用超強大的插件 ControlNet，在相當於從草稿→完稿的 Img2Img Upscale 過程中，仍時常會損失初始小圖想保留的特色，以及產生奇怪的部分，就好比畫家和責編，對需求的了解總會相隔一層薄霧的差距。
於是就需要花費大量的時間篩選，一張
高解析度寫實風
這是以大主題「婚紗」衍伸各種「人設」的嘗試。
心得①用於放上最滿意的成品。心得②將分享過程秘辛與趣事，以及未選為Amazon上架的相冊內容的圖片。
